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本文介绍了一种基于概率语法的遗传编程方法BGBGP-HL，该方法通过分层概率上下文敏感语法（PCSG）和贝叶斯网络来建模非终结符间的依赖关系，并在进化过程中自动发现和提取新的语法规则。系统利用评分机制评估解析树质量，结合K2算法学习优质个体中的结构依赖，并使用C5.0决策树技术泛化有趣赋值以生成高效的新规则。实验表明，BGBGP-HL在解决不对称皇家树（ART）问题时显著优于传统GBGP及PAGE系列方法，不仅成功率高，且适应度评估次数大幅减少，展现出强大的搜索效率和层次知识发现能力。

本文介绍了两种智能计算方法：灵活广义模糊Petri网和贝叶斯语法遗传编程分层学习（BGBGP-HL）。前者通过引入反向模糊蕴含与GTVC算法，在模糊环境下优化规则系统的决策过程，适用于工业控制等领域；后者在遗传编程中采用分层PCSG模型，自动学习并构建新语法规则，提升复杂程序搜索的鲁棒性。文章对比了两种方法的核心思想与操作流程，并探讨其在实际场景中的应用潜力，展望了二者融合与扩展的可能性。

本文介绍了灵活广义模糊Petri网（FGFP-nets），它是改进的广义模糊Petri网（mGFP-nets）的扩展。与mGFP-nets中由用户预先定义转换算子Out1不同，FGFP-nets通过GTVC算法根据输入算子In的值和真值度函数β自动确定Out1，提升了模型的灵活性和优化能力。文章阐述了相关预备知识如t-范数、s-范数和模糊蕴含，并详细描述了FGFP-nets的结构、动态性及工作流程。通过一个温度控制系统的示例展示了其应用过程，表明该模型在处理不精确、模糊信息的系统建模与推理中具有重要价值，适

本文提出一种利用深度神经网络从围棋游戏记录中预测玩家技能的新方法，通过平面编码、子采样和数据增强等技术构建模型，仅需单棋谱或少量位置信息即可实现较高准确率的技能分类。该方法显著提升了信息利用效率，有助于改善在线围棋服务器的评级系统收敛速度，为新玩家提供更精准的对手匹配。实验结果显示，聚合多个棋谱预测并加权可达到77.9%的准确率，且模型具备良好泛化能力。未来工作将探索循环神经网络和整局信息建模以进一步提升性能。

本文介绍了量子退火在双聚类问题中的应用，提出了一种基于QUBO模型的解决方案。通过引入行与列的约束机制，确保输出为有效的双聚类结构，并利用小嵌入技术将模型映射到D-Wave量子架构上执行。尽管当前受限于硬件规模只能处理较小矩阵，但通过矩阵分解等策略可提升实用性。文章还探讨了未来技术改进方向及在生物信息学、市场细分和图像识别等领域的潜在应用，展示了量子退火在数据聚类分析中的广阔前景。

本文探讨了两种前沿计算方法：利用DNA链置换实现图灵机和基于量子退火的双聚类分析。前者通过状态转换与磁带修改反应在分子层面模拟图灵机运行，并设计可扩展磁带结构实现空间无界计算；后者将双聚类问题转化为QUBO模型，借助D-Wave量子计算机求解，提升聚类效率与准确性。尽管两者在实验可行性、硬件限制等方面面临挑战，但为生物计算与量子优化提供了新方向。

本文介绍了一种基于DNA链置换（DSD）的图灵机实现方法，提出有界空间和无界空间两种DSD图灵机模型。通过状态转换反应和磁带修改反应，DSDTM能够模拟传统图灵机的计算过程。有界空间模型可模拟有限空间下的计算，而无界空间模型通过引入磁带生成反应实现磁带扩展，达到图灵通用性。该工作展示了分子层面进行通用计算的可行性，为分子计算与纳米技术的发展提供了新思路。

语言 M 是一种用于随机动态交互模拟的建模语言，扩展了传统的基于规则的化学反应网络（CRN）模型，支持物种坐标、参数及条件函数的定义。它通过预处理检查确保模型一致性，并采用 Gillespie 算法驱动的连续时间马尔可夫链（CTMC）语义进行模拟。语言 M 支持 directive 指令如 coordinates、parameters 和 flux，可实现空间行为模拟与随机通量分析。其优势在于用少量规则描述复杂系统，适用于生物信号传导、生态群体行为和聚合过程等场景。尽管引入参数和空间信息会增加计算开销，但通

本文探讨了语言解析与生物系统建模两个领域的研究进展。在语言解析方面，以匈牙利语为例，分析了窗口大小对解析效率的影响，指出三元组窗口在多数情况下足以支持高效解析，尤其适用于黏着语特征明显的语言；同时讨论了动词前缀和所有格结构对句法解析的作用。在生物系统建模方面，介绍了语言M作为一种扩展的基于规则的建模语言，其在表达空间信息、动态属性和复杂约束方面的优势，并展示了其在分子生物学和生态学中的应用。语言M通过扩展Gillespie算法实现精确模拟，具有广泛的应用潜力。总体而言，这两项研究为理解语言处理机制和构建复杂

本文深入探讨了CVT-XOR范式在算术运算中的应用及其在超大规模集成电路设计中的潜力，同时分析了自然语言处理中基于人类语言处理机制的AnaGramma句子解析模型。通过熵实验揭示了人类在逐词处理句子时的预测行为与认知负荷，并结合两阶段解析模型解释了语言理解中的回溯与组合机制。研究还提出了模型优化思路，探索了算术运算与自然语言处理之间的关联，展望了跨领域应用与多语言研究的未来方向，为提升计算机语言处理和高效计算提供了理论支持与实践路径。

本文探讨了实时交通路口管理中的碰撞问题及其优化方向，包括降低状态复杂性、控制车辆数量和实施优化目标。同时研究了CVT - XOR范式下的减法运算，将该范式从非负整数扩展到整数域，分析了不同整数对的收敛行为，并提出了基于细胞自动机机器（CAM）的通用电路设计。研究表明，通过固定寄存器位宽可在实际应用中实现CVT收敛，时间复杂度为O(n)，最终在XOR部分获得计算结果。文章还展望了交通智能管理和高效算术电路设计的未来研究方向。

本文提出了一种基于多目标进化算法（MOEA）的实时交通路口管理系统，利用自动驾驶车辆的定位与通信能力，通过中央路口管理器（IM）与进化处理器（EP）协同优化车辆速度。系统采用NSGA-II算法在多个目标（如吞吐量、行驶距离、停车时间、动能损失）之间进行权衡，并通过模拟器评估速度向量的安全性与有效性。实验结果表明，该方法在中小流量下能高效、安全地引导车辆通行，避免单车道饥饿问题，且显著降低车辆延误。研究还分析了时间参数tmain和tsim对系统性能的影响，探讨了目标冲突与实际应用挑战，并提出了未来在复杂场景、

本文探讨了基于采样的元启发式算法在具有随机旅行和服务时间的定向问题以及实时交通路口管理中的应用。研究提出R-M-A-M-P和R-A-P等高效目标函数评估器，并结合可变邻域搜索（VNS）算法，在解的质量和计算速度上均表现出优越性能。实验表明，所提评估器在精度与效率之间实现了良好平衡，且有助于算法逃离局部最优。在交通路口管理方面，基于多目标进化算法（MOEA）的路口管理器（IM）被设计用于优化吞吐量、疏散时间等指标，适用于自动驾驶环境下的实时控制。文章还分析了技术细节，提出了实际应用建议，并展望了未来研究方向，

本文探讨了多目标进化算法在帕累托最优模型树构建中的应用，以及基于采样的元启发式算法在随机旅行时间定向问题（OPSTS）中的优化策略。针对OPSTS这一NP难题，研究对比了多种目标函数评估器，包括解析法、蒙特卡罗采样及混合方法，并结合可变邻域搜索（VNS）算法提升了求解效率。实验表明，新采样方法在大规模实例中显著缩短计算时间，展现出优越性能。未来工作将聚焦于算法优化与实际应用拓展。

本文提出了一种基于帕累托最优的多目标进化方法用于模型树的构建，旨在平衡预测性能与模型可理解性。通过在全局模型树（GMT）系统中引入改进的NSGA-II框架，实现了对均方根误差、节点数和叶节点属性数等多个冲突目标的优化。实验结果表明，该方法能生成丰富的非支配解集，帮助决策者根据实际需求灵活选择模型，在多个真实数据集上优于传统的权重法和字典序法，以及M5、REP树等贪婪算法。研究为模型树的多目标优化提供了新思路，未来可拓展至更多目标优化及复杂应用场景。

本文提出了一种基于相似度的新型离散人工蜂群算法（ABC）用于解决图3-着色问题。该方法通过引入汉明距离定义解之间的相似度，改进了原始ABC算法在离散空间中的搜索机制，避免了复杂混合策略，实现了简单高效的求解过程。实验结果表明，该算法在不同图规模和约束密度下均显著优于HDPSO算法，具有更高的成功率和更少的平均评估次数。算法具备良好的通用性，可扩展应用于通信网络规划、任务调度和资源分配等实际组合优化问题。

本文介绍了随机二分切牌的多种实现方法，包括使用回形针、信封、分隔卡、橡皮筋及虚拟牌等工具，并分析了不同方法的操作复杂度与信息泄露风险。通过实验验证了‘印度切牌法’在随机切牌中的安全性。同时，探讨了离散人工蜂群算法在图着色问题中的应用，提出基于相似度的优化策略，并对比了其与HDPSO的性能表现。文章还给出了算法优化思路与未来研究方向，为组合优化和安全协议设计提供了实用参考。

本文探讨了重型车辆省油编队与随机二分切牌的实现方法。在重型车辆运输中，通过建立非线性数学模型并结合剪枝策略与遗传算法，有效实现了大规模车辆编队的燃油优化，实验表明该方法在50辆卡车场景下仍能高效运行并节省近5%燃油。在密码学领域，随机二分切牌操作提升了安全AND/XOR协议的效率，但存在信息泄露风险；为此，提出了使用骰子、随机数生成器等辅助工具及通过虚拟卡片将二分切牌简化为随机切牌的安全实现方案。研究表明，两种技术分别在交通优化与信息安全中具有重要应用价值。

本文研究了RFID系统的局部负载均衡问题与重型车辆燃油高效编队策略。在RFID系统中，提出了基于元胞自动机的负载均衡算法（CALBA），通过仿真验证其在公平性指数和收敛速度上优于传统LBTA及集中式最大流算法。在重型车辆编队方面，构建了考虑截止时间的燃油高效编队数学模型，并结合LINDO求解器与遗传算法对不同规模问题进行求解，实现了显著的燃油节省。研究表明，CALBA算法在负载均衡中具有优越性能，而遗传算法能高效处理大规模编队优化问题。未来研究方向包括算法优化、实际应用验证、多目标优化与并行计算提升效率。

本文提出一种基于细胞自动机的局部负载均衡算法，用于解决RFID系统中因标签密集导致的读取延迟问题。通过将快速读取问题转化为负载均衡问题，利用细胞自动机的局部规则实现阅读器间标签的动态分配。每个阅读器仅与邻域通信，依据负载状态和公平性指数决定标签迁移，从而减少迭代次数并提升系统效率。模拟结果显示，该算法在公平性指数和收敛速度上均优于现有方法，具有较低的通信开销和计算复杂度，适用于大规模物联网应用场景。

本文研究了自稳定群体协议在实现周期函数中的应用，提出并通过理论证明了2-CPO和m-CPO协议可有效同步多个原始振荡器，结合τ-CLK与状态集实现任意周期函数。针对组构造问题，分析了精确解n-GC与启发式协议HGC的优劣，并探讨了当前面临的三大挑战：设计内存高效的组构造协议、对HGC进行形式化分析以及研究不同同步程度对函数近似的影响，为后续研究指明方向。

本文探讨了如何通过自稳定群体协议结合同步握手机制，在分布式系统中实现周期函数。首先提出τ-CLK协议实现自稳定模τ时钟同步，进而构建原始振荡器POα以生成基本周期行为。随后将复杂周期函数分解为多个原始周期函数的组合，并转化为组构建问题，提出启发式协议进行近似求解。最终通过并行运行多个原始振荡器，实现目标周期函数。该方法为传感器网络、机器人协作等分布式系统的自组织协调提供了新思路。

本文探讨了推荐系统中自然噪声的管理方法，重点介绍了基于评级的基本方法和基于模糊逻辑的模糊方法。基本方法通过用户、物品和评级的分类来检测并修正噪声，有效提升推荐准确性；模糊方法则利用模糊语言和隶属函数处理评级中的不确定性，提供更灵活的噪声程度评估与自适应修正。两种方法均在MovieLens数据集上验证了有效性。此外，文章指出在群组推荐场景中，自然噪声管理仍面临挑战，需结合局部与全局层面数据进行深入研究。未来方向包括优化现有方法、探索新策略，以提升复杂场景下的推荐性能。

本文介绍了2016年第五屆自然计算理论与实践国际会议（TPNC 2016）的概况及其在推荐系统中管理自然噪声的研究进展。会议涵盖了自然计算的多个理论与应用领域，重点探讨了推荐系统中由用户偏好不一致引起的自然噪声问题。文章综述了现有噪声处理方法，并提出了一种仅基于用户/物品评分矩阵的基本噪声管理模型及其模糊扩展方法，旨在无需额外信息的情况下检测和纠正自然噪声。此外，还探讨了该方法在群体推荐场景中的应用前景，强调了未来研究方向。